Ãlaboration d'un corpus étalon pour l'évaluation d'extracteurs de termes
Notice bibliographique
Résumé
Ce travail porte sur la construction dâun corpus étalon pour lâévaluation automatisée des extracteurs de termes. Ces programmes informatiques, conçus pour extraire automatiquement les termes contenus dans un corpus, sont utilisés dans différentes applications, telles que la terminographie, la traduction, la recherche dâinformation, lâindexation, etc. Ainsi, leur évaluation doit être faite en fonction dâune application précise.\nUne façon dâévaluer les extracteurs consiste à annoter toutes les occurrences des termes dans un corpus, ce qui nécessite un protocole de repérage et de découpage des unités terminologiques. à notre connaissance, il nâexiste pas de corpus annoté bien documenté pour lâévaluation des extracteurs. Ce travail vise à construire un tel corpus et à décrire les problèmes qui doivent être abordés pour y parvenir.\nLe corpus étalon que nous proposons est un corpus entièrement annoté, construit en fonction dâune application précise, à savoir la compilation dâun dictionnaire spécialisé de la mécanique automobile. Ce corpus rend compte de la variété des réalisations des termes en contexte. Les termes sont sélectionnés en fonction de critères précis liés à lâapplication, ainsi quâà certaines propriétés formelles, linguistiques et conceptuelles des termes et des variantes terminologiques.\nPour évaluer un extracteur au moyen de ce corpus, il suffit dâextraire toutes les unités terminologiques du corpus et de comparer, au moyen de métriques, cette liste à la sortie de lâextracteur. On peut aussi créer une liste de référence sur mesure en extrayant des sous-ensembles de termes en fonction de différents critères. Ce travail permet une évaluation automatique des extracteurs qui tient compte du rôle de lâapplication. Cette évaluation étant reproductible, elle peut servir non seulement à mesurer la qualité dâun extracteur, mais à comparer différents extracteurs et à améliorer les techniques dâextraction.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».